自从进入3.X时代以后，OpenCV将代码库分成了两部分，分别是稳定的核心功能库和试验性质的contrib库，之前已经讲过opencv的核心库的安装，现在讲解一下其附带的依赖库的安装。
一、Cmake配置与生成
- 安装cmake
下载地址：https://cmake.org/download/
获取最新版本：Windows win64-x64安装程序：安装程序工具已更改。首先卸载CMake 3.4或更低版本！（可执行程序，不是压缩包）
下载完毕直接运行安装，只有一个步骤要注意，
选择‘addCmake to the system PATH for all user’!!!
安装完成后，即可打开Cmake
- 下载opencv_contrib
OpenCVcontrib下载地址，打开页面，下载 ZIP。（挑选与opencv版本相匹配的contrib版本，我这里是3.4.2）
https://github.com/opencv/opencv_contrib/releases
解压缩到自定义目录（记住了位置，后面要用）（推荐放在opencv源包source下的modules目录下，不然有可能出错。。）
- Cmake的配置与生成
（1）填入‘ opencv源码的路径’以及‘准备输出的目录（自定义）’
如果还没下载opencv可以到官网下载，在opencv官网下载压缩包（格式.exe），解压缩到自定义目录。
之后，点击左下方的‘configure’
（2）弹出窗口，选择vs对应的版本。我这里是VS2017（根据自己的安装选择）
默认选项‘use default native compliers’，点击‘finish’。
（3）此时，重新编译opencv开始执行，这需要花费一点时间。
完成会出现窗口如下：命令行显示‘Configuring done’表示成功！
滑动中间窗格找到‘OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH’添加‘刚刚下载的 opencvcontrib-master包下的modules文件夹’路径。
点击configure
然后，在点左下方的’Generate‘按钮。‘generating done’表示生成成功！！！
（4）打开输出目录，找到OpenCV.sln文件，即表示cmake已完成配置与生成。
二 、VS编译生成installer
- 打开输出目录，找到OpenCV.sln文件，双击打开。
第一次打开，需要重新生成解决方案如图所示。（需要还蛮久的时间）选择debug和X64版本。
编译成功结果如下：
- 全部生成成功后，按下图操作生成install。
- 生成成功。
打开同名路径，找到install包，包下是与opencv源包build相似的文件构架。
为了避免编译过程及操作麻烦，本文从开头到这一步的包含OPENCV及contrib和编译生成的buildenv包，本人已打包传入百度云。你可以直接下载后进行后面的操作即可。
三、重新配置OpenCV,includelibraries附加依赖项。
- 新建一个项目
在源文件下，新建项。
- 打开属性管理器，删掉原有包含目录，改为如图所示的三个新目录。
删掉原有库目录，改为如图所示目录。
完事之后，记得点击应用，确定。
- 再一次打开属性页：修改附加依赖项
添加内容：（其实就是之前install/…/lib下的内容）
opencv_aruco342d.lib
opencv_bgsegm342d.lib
opencv_bioinspired342d.lib
opencv_calib3d342d.lib
opencv_ccalib342d.lib
opencv_core342d.lib
opencv_datasets342d.lib
opencv_dnn342d.lib
opencv_dnn_objdetect342d.lib
opencv_dpm342d.lib
opencv_face342d.lib
opencv_features2d342d.lib
opencv_flann342d.lib
opencv_fuzzy342d.lib
opencv_hdf342d.lib
opencv_hfs342d.lib
opencv_highgui342d.lib
opencv_imgcodecs342d.lib
opencv_imgproc342d.lib
opencv_img_hash342d.lib
opencv_line_descriptor342d.lib
opencv_ml342d.lib
opencv_objdetect342d.lib
opencv_optflow342d.lib
opencv_phase_unwrapping342d.lib
opencv_photo342d.lib
opencv_plot342d.lib
opencv_reg342d.lib
opencv_rgbd342d.lib
opencv_saliency342d.lib
opencv_shape342d.lib
opencv_stereo342d.lib
opencv_stitching342d.lib
opencv_structured_light342d.lib
opencv_superres342d.lib
opencv_surface_matching342d.lib
opencv_text342d.lib
opencv_tracking342d.lib
opencv_video342d.lib
opencv_videoio342d.lib
opencv_videostab342d.lib
opencv_xfeatures2d342d.lib
opencv_ximgproc342d.lib
opencv_xobjdetect342d.lib
opencv_xphoto342d.lib
- 添加环境变量
复制路径：
增加环境变量到Path：
整个开发环境部署完工！！！
但是要注意，每次执行项目时要重新设置Debug为‘x64’，否则会报错。
这样，一个完整的包含OpenCV的C++基础工程就创建完毕了，后续的开发只需在这个工程的基础上进行编程就可以了。